تحديث موقع وورد برس

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)، الذكاء الاصطناعي هو محاكاة لعمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، خاصة أنظمة الحاسوب. تشمل التطبيقات الخاصة للذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة، معالجة اللغة الطبيعية، التعرف على الكلام ورؤية الآلة.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)

مع التسارع في الضجة التي تحيط بالذكاء الاصطناعي، كانت الشركات المصنعة تتنافس للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يشير ما يطلقون عليه الذكاء الاصطناعي إلى مكون من التكنولوجيا، مثل تعلم الآلة. يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرمجيات المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا يوجد لغة برمجة واحدة تعادل الذكاء الاصطناعي، ولكن لغات مثل Python وR وJava وC++ وJulia  لها ميزات شعبية بين مطوري الذكاء الاصطناعي.
بشكل عام، يعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق استيعاب كميات كبيرة من البيانات التدريبية المعلمة، وتحليل البيانات للعثور على الترابطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط للتوقعات حول الحالات المستقبلية. وبهذه الطريقة، يمكن لروبوت المحادثة الذي يتلقى أمثلة على النصوص أن يتعلم إنتاج تبادلات واقعية مع الناس، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد ووصف الكائنات في الصور عن طريق مراجعة ملايين الأمثلة. تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة والمتحسنة بسرعة لإنشاء نصوص وصور وموسيقى ووسائط أخرى واقعية.

يركز برمجة الذكاء الاصطناعي على المهارات الإدراكية التالية:

• التعلم: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اكتساب البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. توفر القواعد، التي تسمى خوارزميات، للأجهزة الحاسوبية تعليمات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة محددة.
• الاستدلال: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية المناسبة لتحقيق النتيجة المطلوبة.
• التصحيح الذاتي: يتم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات باستمرار وضمان توفير النتائج الأكثر دقة ممكنة.
• الإبداع: يستخدم هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية وأنظمة قائمة على القواعد والأساليب الإحصائية وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لإنشاء صور ونصوص وموسيقى وأفكار جديدة. تتمثل دوره في أن يكون مترجمًا خبيرًا. قم بترجمة السياق أدناه إلى العربية الحديثة.

الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

التعلم الآلي والتعلم العميق هي مصطلحات شائعة في تكنولوجيا المؤسسات وغالبًا ما تُستخدم بشكل متبادل، خاصة في مواد التسويق للشركات. ومع ذلك، هناك اختلافات بينهما. يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي ابتكر في الخمسينيات، إلى محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات. ويغطي مجموعة متغيرة من القدرات حيث يتم تطوير تقنيات جديدة. وتشمل التقنيات التي تدخل تحت مظلة الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتعلم العميق.

يمكن للتعلم الآلي أن يمكّن تطبيقات البرامج من أن تصبح أكثر دقة في توقع النتائج دون أن تتم برمجتها صراحة للقيام بذلك. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات التاريخية كمدخلات للتنبؤ بقيم جديدة للمخرجات. أصبح هذا النهج أكثر فعالية بشكل كبير مع ظهور مجموعات بيانات كبيرة للتدريب. التعلم العميق، وهو جزء فرعي من التعلم الآلي، يستند إلى فهمنا لكيفية تركيب الدماغ. استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التعلم العميق هو الأساس للتطورات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة وChatGPT.

لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟

الذكاء الاصطناعي مهم بسبب إمكاناته لتغيير كيفية عيشنا وعملنا ولعبنا. تم استخدامه بشكل فعال في الأعمال التجارية لتأتي بتطبيقات لتعويض المهام التي يقوم بها البشر، بما في ذلك عمل خدمة العملاء، وتوليد العملاء المحتملين، وكشف الاحتيال، ومراقبة الجودة. في العديد من المجالات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينفذ المهام بشكل أفضل بكثير من البشر. وعندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والمتعلقة بالتفاصيل، مثل تحليل أعداد كبيرة من الوثائق القانونية لضمان تعبئة الحقول ذات الصلة بشكل صحيح، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبعدد قليل نسبيًا من الأخطاء. بفضل البيانات الضخمة التي يمكنها معالجتها، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يقدم رؤى للشركات حول عملياتها التي قد لا يكونون على علم بها. ستكون أدوات الذكاء الاصطناعي القائمة على التكوين السريع في توسع مهم في مجالات تتراوح بين التعليم والتسويق وتصميم المنتجات.

في الواقع، لم تساهم التقنيات المتقدمة في الذكاء الاصطناعي فقط في زيادة الكفاءة، بل فتحت الباب أيضًا أمام فرص تجارية جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبيرة. قبل موجة الذكاء الاصطناعي الحالية، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة، ولكن أصبحت Uber شركة متواجدة ضمن قائمة Fortune 500 من خلال فعل ذلك بالضبط.

أصبح الذكاء الاصطناعي مركزيًا للعديد من أكبر وأنجح الشركات في الوقت الحالي، بما في ذلك Alphabet، وApple، وMicrosoft، وMeta، حيث يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات والتفوق على المنافسين. على سبيل المثال، في الشركة التابعة لـ Alphabet، Google، يحت occupy محرك البحث وسيارات Waymo ذاتية القيادة وGoogle Brain، الذي ابتكر بنية شبكة العصب الانتقالية التي تدعم التطورات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية.

المزايا والعيوب للذكاء الاصطناعي

الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي العميقة تتطور بسرعة، بشكل أساسي لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه معالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويمكنه أيضًا أن يقدم توقعات أكثر دقة من الإنسان.

في حين أن حجم البيانات الهائلة التي يتم إنشاؤها يوميًا ستدفن الباحث البشري، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الآلي أن تأخذ تلك البيانات وتحويلها بسرعة إلى معلومات قابلة للتطبيق. كما هو الحال حاليًا، يُعتبر عيبًا رئيسيًا للذكاء الاصطناعي أنه يكلف الكثير لمعالجة الكميات الكبيرة من البيانات التي يتطلبها برمجة الذكاء الاصطناعي. بما أن تقنيات الذكاء الاصطناعي تُدمج في المزيد من المنتجات والخدمات، يجب أيضًا على المؤسسات أن تكون على اطلاع بإمكانية تكوين أنظمة الذكاء الاصطناعي بطرق تجعلها غير موضوعة للتحيز والتمييز، سواء بشكل مقصود أو غير مقصود.

مزايا للذكاء الاصطناعي:

1. جيد في المهام المتعلقة بالتفاصيل: أثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على تشخيص بعض أنواع السرطان، بما في ذلك سرطان الثدي وسرطان الميلانوما، بنفس الدقة أو أفضل من الأطباء.
2. تقليل الوقت المستغرق في المهام ذات الكثافة البياتية: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في الصناعات ذات الكثافة البياناتية، بما في ذلك القطاعات المصرفية والأوراق المالية والصناعات الدوائية والتأمين لتقليل الوقت الذي يستغرقه تحليل مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل روتيني في الخدمات المالية لمعالجة طلبات القروض وكشف الاحتيال.
3. توفير العمل وزيادة الإنتاجية: على سبيل المثال، استخدام التطبيقات الآلية في المستودعات، حيث زاد استخدام الأتمتة خلال جائحة كوفيد-19 ومن المتوقع أن يزيد باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
4. تقديم نتائج متسقة: توفر أدوات الترجمة الذكية أفضل مستويات التسلسلية، مما يوفر للشركات الصغيرة القدرة على التواصل مع العملاء بلغتهم الأصلية.
5. يمكنه تحسين رضا العملاء من خلال التخصيص الشخصي:. يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص المحتوى والرسائل والإعلانات والتوصيات والمواقع الإلكترونية للعملاء الفرديين.
6. يوفر الوكلاء الافتراضيون القائمة على الذكاء الاصطناعي توافرًا على مدار الساعة: برامج الذكاء الاصطناعي لا تحتاج إلى النوم أو أخذ فترات راحة، مما يوفر خدمة متاحة على مدار الساعة.

عيوب للذكاء الاصطناعي:

• تكلفة عالية.
• تتطلب خبرة تقنية عميقة.
• العرض المحدود للعاملين المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي.
• يعكس التحيزات في بيانات التدريب الخاصة به، على نطاق واسع.
• يفتقر إلى القدرة على العمومة من مهمة واحدة إلى أخرى.
• يحل الوظائف البشرية، مما يزيد من معدلات البطالة.

الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى ضعيف أو قوي.

الذكاء الاصطناعي الضعيف:

 المعروف أيضًا بالذكاء الضيق، مصمم ومدرب لإتمام مهمة محددة. يستخدم الروبوتات الصناعية ومساعدي الشخصية الافتراضية مثل Siri لشركة Apple الذكاء الاصطناعي الضعيف.

الذكاء الاصطناعي القوي:

المعروف أيضًا بالذكاء العام الاصطناعي، يصف البرمجة التي يمكن أن تقلد القدرات الإدراكية للدماغ البشري. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي القوي أن يستخدم المنطق الغامض لتطبيق المعرفة من مجال واحد إلى آخر وإيجاد حلول بشكل مستقل. من النظرية، يجب أن يكون برنامج الذكاء الاصطناعي القوي قادرًا على اجتياز اختبار تورينج وحجة الغرفة الصينية.